實時語音識別就是對音頻流進行實時識別，邊說邊出結果，語音識別準確率和響應速度均達到業內先進水平。實時語音識別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實時識別為文字，并返回每句話的開始和結束時間，適用于長句語音輸入、音視頻字幕、會議等場景。實時語音識別功能優勢有哪些？1、識別效果好基于DeepPeak2端到端建模，多采樣率多場景聲學建模，近場中文普通話識別準確率達98%2、支持多設備終端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式調用，可以適用于多種操作系統、多設備終端均可使用3、服務穩定高效企業級穩定服務保障，專有集群承載大流量并發，高效靈活，服務穩定4、模型自助優化中文普通話模型可在語音自訓練平臺上零代碼自助訓練。語言建模也用于許多其他自然語言處理應用，如文檔分類或統計機器翻譯。貴州語音識別云
特別是在Encoder層，將傳統的RNN完全用Attention替代，從而在機器翻譯任務上取得了更優的結果，引起了極大關注。隨后，研究人員把Transformer應用到端到端語音識別系統中，也取得了非常明顯的改進效果。另外，生成式對抗網絡(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來無監督學習方面具前景的一種新穎的深度學習模型，"GenerativeAdversarialNets"，文中提出了一個通過對抗過程估計生成模型框架的全新方法。通過對抗學習，GAN可用于提升語音識別的噪聲魯棒性。GAN網絡在無監督學習方面展現出了較大的研究潛質和較好的應用前景。從一個更高的角度來看待語音識別的研究歷程，從HMM到GMM，到DNN，再到CTC和Attention，這個演進過程的主線是如何利用一個網絡模型實現對聲學模型層面更準的刻畫。換言之，就是不斷嘗試更好的建模方式以取代基于統計的建模方式。在2010年以前，語音識別行業水平普遍還停留在80%的準確率以下。機器學習相關模型算法的應用和計算機性能的增強，帶來了語音識別準確率的大幅提升。到2015年，識別準確率就達到了90%以上。谷歌公司在2013年時，識別準確率還只有77%，然而到2017年5月時，基于谷歌深度學習的英語語音識別錯誤率已經降低到。內蒙古語音識別工具從技術來看，整個語音交互鏈條有五項單點技術：喚醒、麥克風陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成。
即識別準確率為，相較于2013年的準確率提升了接近20個百分點。這種水平的準確率已經接近正常人類。2016年10月18日，微軟語音團隊在Switchboard語音識別測試中打破了自己的好成績，將詞錯誤率降低至。次年，微軟語音團隊研究人員通過改進語音識別系統中基于神經網絡的聲學模型和語言模型，在之前的基礎上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，帶有雙向LSTM的卷積神經網絡)模型，用于提升語音建模的效果。2017年8月20日，微軟語音團隊再次將這一紀錄刷新，在Switchboard測試中將詞錯誤率從，即識別準確率達到，與谷歌一起成為了行業。另外，亞馬遜(Amazon)公司在語音行業可謂后發制人，其在2014年底正式推出了Echo智能音箱，并通過該音箱搭載的Alexa語音助理，為使用者提供種種應用服務。Echo智能音箱一經推出，在消費市場上取得了巨大的成功。如今已成為美國使用廣的智能家居產品，至今累計銷量已超過2000萬臺。投資機構摩根士丹利分析師稱智能音箱是繼iPad之后"成功的消費電子產品"。國內語音識別現狀國內早的語音識別研究開始于1958年，中國科學院聲學所研究出一種電子管電路，該電子管可以識別10個元音。1973年。
語音識別包括兩個階段:訓練和識別。不管是訓練還是識別，都必須對輸入語音預處理和特征提取。訓練階段所做的具體工作是收集大量的語音語料，經過預處理和特征提取后得到特征矢量參數，通過特征建模達到建立訓練語音的參考模型庫的目的。而識別階段所做的主要工作是將輸入語音的特征矢量參數和參考模型庫中的參考模型進行相似性度量比較，然后把相似性高的輸入特征矢量作為識別結果輸出。這樣，終就達到了語音識別的目的。語音識別的基本原理是現有的識別技術按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別。特定人識別是指識別對象為專門的人，非特定人識別是指識別對象是針對大多數用戶，一般需要采集多個人的語音進行錄音和訓練，經過學習，達到較高的識別率。基于現有技術開發嵌入式語音交互系統，目前主要有兩種方式:一種是直接在嵌入式處理器中調用語音開發包;另一種是嵌入式處理器外擴展語音芯片。第一種方法程序量大，計算復雜，需要占用大量的處理器資源，開發周期長;第二種方法相對簡單，只需要關注語音芯片的接口部分與微處理器相連，結構簡單，搭建方便，微處理器的計算負擔降低，增強了可靠性，縮短了開發周期。本文的語音識別模塊是以嵌入式微處理器為說明。語音識別是項融合多學科知識的前沿技術，覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科。
直接調用即可開啟語音識別功能。RunASR函數代碼如下：用戶說完話后，LD3320通過打分的方式，將關鍵詞列表中特征**相似的一個作為輸出。然后LD3320會產生一個中斷信號，此時MCU跳入中斷函數讀取C5寄存器的值，該值即為識別結果，得到結果后，用戶可以根據數值來實現一些功能，比如讀取到1，說明是“播放音樂”，那么可以調用前面的PlaySound函數來播放音樂。語音識別控制的關鍵點在于語音識別的準確率。表1給出了測試結果，當然也可以在識別列表中加入更多的關鍵詞來做測試。通過測試結果可以看出，LD3320的識別率在95％上，能夠滿足用戶需求。4結語本文討論了基于AVR單片機的語音識別系統設計的可行性，并給出了設計方案。通過多次測試結果表明，本系統具有電路運行穩定，語音識別率高，成本低等優點。同時借助于LD3320的MP3播放功能，該系統具有一定的交互性和娛樂性。移植性方面，系統通過簡單的修改，可以很方便地將LD3320驅動程序移植到各種嵌入式系統中。隨著人們對人工智能功能的需求，語音識別技術將越來越受到人們的關注，相信不久的將來，語音識別將會擁有更廣闊的應用。神經網絡已經逐漸用于語音識別，例如音素分類，孤立單詞識別，視聽語音識別、視聽說話者識別和說話者適應。內蒙古語音識別工具
語音識別的精度和速度取決于實際應用環境。貴州語音識別云
語音識別自半個世紀前誕生以來，一直處于不溫不火的狀態，直到2009年深度學習技術的長足發展才使得語音識別的精度提高，雖然還無法進行無限制領域、無限制人群的應用，但也在大多數場景中提供了一種便利高效的溝通方式。本篇文章將從技術和產業兩個角度來回顧一下語音識別發展的歷程和現狀，并分析一些未來趨勢，希望能幫助更多年輕技術人員了解語音行業，并能產生興趣投身于這個行業。語音識別，通常稱為自動語音識別，英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，主要是將人類語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入，一般都是可以理解的文本內容，也有可能是二進制編碼或者字符序列。但是，我們一般理解的語音識別其實都是狹義的語音轉文字的過程，簡稱語音轉文本識別（SpeechToText,STT）更合適，這樣就能與語音合成(TextToSpeech,TTS)對應起來。語音識別是一項融合多學科知識的前沿技術，覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科和前沿學科，是人機自然交互技術中的關鍵環節。但是，語音識別自誕生以來的半個多世紀，一直沒有在實際應用過程得到普遍認可，一方面這與語音識別的技術缺陷有關，其識別精度和速度都達不到實際應用的要求。
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